Mistral випускає відкриті ваги Mistral Large 4, заявляє про покращення в кодуванні та кібербезпеці

Mistral випустила ваги для Mistral Large 4 на Hugging Face у четвер, заявивши, що модель значно покращилася з моменту її попереднього випуску три тижні тому завдяки навчанню з підкріпленням і тестуванню з боку клієнтів. Компанія стверджує, що це найкраща у світі відкрита агентна модель для програмування, яка перевершує GLM-5.3 за тестами кібербезпеки та програмування за значно нижчої вартості.

Відкриті ваги та фронтир

На прес-брифінгу під ембарго, який відвідав The New Stack, П'єр Сток, віцепрезидент Mistral з науки, назвав Mistral Large 4 «сходинкою» і сказав: «Ми хочемо бути в позиції, де саме ми диктуємо фронтир». Сток сказав, що Mistral повністю підтримує «силу відкритих ваг», називаючи це важливим для безперервності бізнесу, прозорості та аудитованості. «Мені некомфортно жити у світі, у якому відкритих ваг [не] існує», - сказав він. Він порівняв ШІ з електрикою, кажучи: «Ви не хочете жити у світі, де ваш сусід або олігополія можуть відрізати електроенергію з одного дня на інший». Згадуючи, коли OpenAI оголосила про плани відрізати Cursor прямий доступ до своїх моделей, і коли уряд США наказав Anthropic призупинити надання Claude Fable 5 і Mythos 5 для всіх іноземних громадян, Сток стверджував, що відкриті ваги означають, що «ніхто не може їх вимкнути, бо вони можуть працювати або на вашій інфраструктурі, або на інфраструктурі, якій ви можете довіряти». Генеральний директор Anthropic Даріо Амодеї стверджував, що самі лише відкриті ваги не можуть розв'язати проблему концентрації влади ШІ, оскільки доступ до обчислювальної інфраструктури залишається концентрованим.

Бенчмарки програмування та кібербезпеки

Mistral називає Mistral Large 4 «найкращою відкритою моделлю, створеною на Заході». У Terminal-Bench 4.0, частині Coding Agent Index від Artificial Analysis, компанія стверджує, що Le Chonk - її прізвисько для цієї моделі - посідає перше місце серед відкритих моделей для агентного програмування з результатом 41%, порівняно з 6% у Muse Spark Open, 21% у Kimi K3 і 40% у GLM 5.3. Stock сказав, що Le Chonk використовує в середньому на 47% менше токенів на завдання, ніж GLM 5.3. Mistral також заявила, що програмування та кібербезпека є двома основними сферами, які можуть допомогти клієнтам трансформувати свій бізнес за допомогою ШІ. У CyberGym E2E з Artificial Analysis Cyber Index, який перевіряє можливості захисної кібербезпеки, Mistral Large 4 набрала 79% порівняно з 29% у GLM-5.3, 76% у DeepSeek v4.1 Flash 1017 і однаковим результатом із 79% у MiMo-V2.6-Pro. На графіку також було показано, що менша модель Z.ai GLM-5.3 Flash має 74%. Mistral заявила, що деякі клієнти використовують модель для підтримки автоматизованого тестування на проникнення, де спеціалізовані агенти аналізують журнали застосунку та перевіряють потенційні точки входу.

Ефективність і наступні кроки

Mistral випустила Mistral Large 4 у публічному попередньому перегляді на початку жовтня після приблизно двох місяців тренування на приблизно 3 800 графічних процесорах Nvidia Grace Blackwell у своїх європейських центрах обробки даних. За останні три тижні, за словами Stock, модель зазнала значного покращення завдяки навчанню з підкріпленням, а показник Mistral у Terminal-Bench 4.0 зріс із 28% на етапі попереднього перегляду до 41%. Він сказав, що французька компанія провела це навчання з підкріпленням, використавши лише 10 мегават потужності, «лише частку того, що мають усі конкуренти», і сказав: «У мене немає інформації про те, що хтось здатен зробити це з такою кількістю ресурсів». Stock також сказав, що Mistral могла б просунутися далі з правильними інвестиціями: «Якщо ви дасте нам у 10 разів більше капіталу, то ми врахуємо ці прирости ефективності». Розробники можуть очікувати на менші версії Le Chonk у найближчі місяці, і Stock підтвердив: «Буде сімейство моделей, і одна з них працюватиме на ноутбуці». Mistral каже, що Mistral Large 4 може допомогти розробникам програмного забезпечення модернізувати застарілі кодові бази, а також у фінансовій сфері, виробництві, промисловій інженерії та геопросторових застосунках. Заглядаючи вперед, Stock сказав: «Ми вважаємо, що єдиний шлях уперед - це володіти всім стеком».

Джерела: The New Stack · The Decoder